text: #!/usr/bin/env python
  
  # 目标检测模型PP-YOLO Tiny训练示例脚本
  # 执行此脚本前，请确认已正确安装PaddleRS库
  
  import os
  
  import paddlers as pdrs
  from paddlers import transforms as T
  
  # 下载文件存放目录
  DOWNLOAD_DIR = './data/sarship/'
  # 数据集存放目录
  DATA_DIR = './data/sarship/sar_ship_1/'
  # 训练集`file_list`文件路径
  TRAIN_FILE_LIST_PATH = './data/sarship/sar_ship_1/train.txt'
  # 验证集`file_list`文件路径
  EVAL_FILE_LIST_PATH = './data/sarship/sar_ship_1/valid.txt'
  # 数据集类别信息文件路径
  LABEL_LIST_PATH = './data/sarship/sar_ship_1/labels.txt'
  # 实验目录，保存输出的模型权重和结果
  EXP_DIR = './output/ppyolotiny/'
  
  # 下载和解压SAR影像舰船检测数据集
  # 若目录已存在则不重复下载
  sarship_dataset = 'https://paddleseg.bj.bcebos.com/dataset/sar_ship_1.tar.gz'
  if not os.path.exists(DATA_DIR):
      pdrs.utils.download_and_decompress(sarship_dataset, path=DOWNLOAD_DIR)
  
  # 定义训练和验证时使用的数据变换（数据增强、预处理等）
  # 使用Compose组合多种变换方式。Compose中包含的变换将按顺序串行执行
  # API说明：https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/transforms.md
  train_transforms = T.Compose([
      # 对输入影像施加随机色彩扰动
      T.RandomDistort(),
      # 在影像边界进行随机padding
      T.RandomExpand(),
      # 随机裁剪，裁块大小在一定范围内变动
      T.RandomCrop(),
      # 随机水平翻转
      T.RandomHorizontalFlip(),
      # 对batch进行随机缩放，随机选择插值方式
      T.BatchRandomResize(
          target_sizes=[320, 352, 384, 416, 448, 480, 512, 544, 576, 608],
          interp='RANDOM'),
      # 影像归一化
      T.Normalize(
          mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
  ])
  
  eval_transforms = T.Compose([
      # 使用双三次插值将输入影像缩放到固定大小
      T.Resize(
          target_size=608, interp='CUBIC'),
      # 验证阶段与训练阶段的归一化方式必须相同
      T.Normalize(
          mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
  ])
  
  # 分别构建训练和验证所用的数据集
  train_dataset = pdrs.datasets.VOCDetection(
      data_dir=DATA_DIR,
      file_list=TRAIN_FILE_LIST_PATH,
      label_list=LABEL_LIST_PATH,
      transforms=train_transforms,
      shuffle=True)
  
  eval_dataset = pdrs.datasets.VOCDetection(
      data_dir=DATA_DIR,
      file_list=EVAL_FILE_LIST_PATH,
      label_list=LABEL_LIST_PATH,
      transforms=eval_transforms,
      shuffle=False)
  
  # 构建PP-YOLO Tiny模型
  # 目前已支持的模型请参考：https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/docs/apis/model_zoo.md
  # 模型输入参数请参考：https://github.com/PaddleCV-SIG/PaddleRS/blob/develop/paddlers/tasks/object_detector.py
  model = pdrs.tasks.PPYOLOTiny(num_classes=len(train_dataset.labels))
  
  # 执行模型训练
  model.train(
      num_epochs=10,
      train_dataset=train_dataset,
      train_batch_size=4,
      eval_dataset=eval_dataset,
      # 每多少个epoch存储一次检查点
      save_interval_epochs=5,
      # 每多少次迭代记录一次日志
      log_interval_steps=4,
      save_dir=EXP_DIR,
      # 指定预训练权重
      pretrain_weights='COCO',
      # 初始学习率大小
      learning_rate=0.0001,
      # 学习率预热（learning rate warm-up）步数与初始值
      warmup_steps=0,
      warmup_start_lr=0.0,
      # 是否启用VisualDL日志功能
      use_vdl=True)
  